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Jupyter 和 IPython 简介

Project Jupyter 提供了一个强大的生态系统，支持跨多种编程语言的交互式计算。其核心功能是让用户创建和共享被称为“笔记本”（notebooks）的文档，这些文档结合了实时代码、公式、可视化内容和叙述性文本。

什么是 Project Jupyter？

Project Jupyter 于 2014 年左右从 IPython (Interactive Python) 发展而来。IPython 最初是一个增强的交互式 Python shell，但该项目后来发展壮大，包含了与语言无关的组件，例如笔记本格式和 Web 应用程序。Jupyter 现在通过一套“内核”（kernels）系统，支持数十种语言（例如 Python, R, Julia, Scala）的交互式计算。

Jupyter 伞形项目下的关键组件包括：

Jupyter Notebook： 最初基于 Web 的交互式计算环境，你可以在其中将代码执行、文本、数学公式、图表和富媒体组合到一个文档中。
JupyterLab： Project Jupyter 的下一代可扩展的基于 Web 的用户界面。它提供了一个更加集成和灵活的环境，在一个模块化的界面中结合了笔记本、代码编辑器、终端和自定义组件。
Jupyter Kernels： 由 Jupyter 服务器启动的独立进程，用于运行特定语言的代码并将结果返回给前端（例如 JupyterLab 或 Notebook）。IPython 是 Python 的默认内核。
Jupyter 笔记本格式 (.ipynb)： 一种基于 JSON 的文档格式，用于存储笔记本内容，包括代码单元格（code cells）、Markdown 单元格（markdown cells）、输出和元数据（metadata）。
QtConsole： 一个桌面 GUI 控制台应用程序，提供了类似于 IPython 终端的功能，但以图形窗口形式呈现。
nbviewer： 一个用于渲染在线托管的 Jupyter 笔记本（例如在 GitHub 上）的静态 HTML 版本的服务。

什么是 IPython？

IPython (Interactive Python) 是提供强大交互式 Python shell 的组件，更重要的是，它提供了 Jupyter 的 Python 内核。当你在 JupyterLab 或 Jupyter Notebook 中运行 Python 代码时，你通常是在与一个在后台运行的 IPython 内核进行交互。

即使没有 Jupyter，IPython 也可以作为独立的增强型 REPL（Read-Evaluate-Print Loop，读取-求值-打印循环）在你的终端中使用。

IPython（以及 Jupyter 的 Python 内核）的关键特性

IPython 在标准 Python 解释器之上提供了显著的改进：

全面的交互式 shell： 强大的功能，例如 Tab 键补全、命令历史记录和语法高亮。
对象自省 (Object Introspection)： 使用 ? 和 ?? 可以轻松获取有关对象的信息。
魔术命令 (Magic Commands)： 以 % 或 %% 为前缀的特殊命令，用于执行计时代码、运行 shell 命令、控制绘图等任务。
富文本输出 (Rich Output)： 能够在 JupyterLab 等前端直接显示图表、图像、HTML、LaTeX 和其他富媒体。
调试工具 (Debugging Tools)： 与 Python 调试器 (pdb/ipdb) 集成。
自定义： 可通过启动文件和配置文件进行配置。

为何使用 Jupyter/IPython？

Jupyter/IPython 生态系统在数据科学、科学计算、机器学习和教育领域特别受欢迎，因为它支持：

可复现研究 (Reproducible Research)： 笔记本捕获了完整的分析工作流程，包括代码、叙述和结果。
探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis)： 在一个地方快速迭代代码、可视化数据并记录发现。
共享与协作 (Sharing and Collaboration)： 笔记本相对易于共享，可以在 GitHub 或 nbviewer 等平台上静态渲染。
教学与学习 (Teaching and Learning)： 非常适合创建交互式教程和逐步演示概念。

现代 IPython 版本通常需要 Python 3.6 或更高版本。虽然旧版本支持 Python 2.7，但它已不再维护。本教程重点介绍在 JupyterLab/Notebook 环境中使用现代 Python 版本来利用 IPython 的功能。